A grande variabilidade espacial das características físicas da superfície terrestre coloca, em evidência, o uso do sensoriamento remoto como provedor de uma base de dados relativamente recente através de imagens de satélite. Em hidrologia, o sensoriamento remoto é avaliado como uma abordagem viável para o estudo da variabilidade espacial de propriedades físicas da bacia hidrográfica, uma vez que os dados básicos são espaciais por natureza.            O estado da arte em pesquisa na área de sensoriamento remoto correspondente à alimentação de modelos hidrológicos distribuídos pode ser resumido como segue: aplicações na determinação da cobertura do uso do solo de uma bacia hidrográfica baseada na  porção do visível e do infravermelho do espectro eletromagnéticos; medidas na faixa de microondas do espectro eletromagnético aplicadas na identificação de água. Neste estudo, faz-se uma avaliação do uso de imagens de satélite para detecção de mudanças na bacia hidrográfica do rio Piabanha inserida na região serrana do estado do Rio de Janeiro a partir da análise de componentes principais. Nesse contexto, buscou-se realizar os procedimentos inerentes ao processamento e interpretação de imagens de sensoriamento remoto do satélite LANDSAT.

O estudo abrangeu desde a identificação e aquisição de imagens de satélite da região no período de 1994 até 2006, até a análise do uso e cobertura do solo no período estudado por meio de classificação não supervisionada (k-médias e isodata) seguida de uma classificação supervisionada pelo método das componentes principais. A partir desse referencial, desenvolveu-se um estudo de avaliação da grandeza da ação antrópica no período estudado da região em estudo. A partir dessas classificações, foram identificadas as respostas espectrais presentes. O indicador utilizado para avaliar a precisão do processo de classificação, tanto na calibração quanto na validação, foi o coeficiente kappa, medida da concordância entre as amostras da cena e aquelas derivadas através da classificação.

Os resultados do processo de classificação via componentes principais serviram como referências na avaliação do método de detecção de mudanças ao longo do tempo. Em uma primeira análise, constatou-se que as primeiras três componentes, extraídas a partir da combinação linear das 7 bandas originais, respondiam por mais de 95% da variabilidade presente na cena. Posteriormente, a segunda etapa consistiu  em calcular diferenças entre as imagens classificadas pelo método para as diferentes datas. A análise comparativa das imagens classificadas permitiu identificar a diminuição das áreas cobertas por florestas e conseqüente acréscimo das áreas submetidas à ação antrópica. Finalmente, foi possível constatar que componentes associadas com autovalores menores, excluídas a princípio para o trabalho de classificação supervisionada,  podem contribuir na análise da detecção de mudanças. Esse sinal da mudança ocorre quando se realiza uma análise integrada de componentes principais incluindo bandas das imagens adquiridas em diferentes datas.